公开(公告)号：CN119128985A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411297674.2

申请日：2024-09-18

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 林珈羽 ,  向泉霖 ,  倪浩 ,  徐磊 ,  许春根 ,  刘江华

IPC: G06F21/62 ,  G06F21/60 ,  G06F18/214 ,  G06F18/243

Abstract: 本申请公开黑盒差分隐私安全性度量方法、装置、设备及存储介质，涉及数据加密领域，组建数据集和生成训练样本；从训练样本中抽取两个加噪数据样本集合，用分类器对第一样本集合进行打分和排序，根据打分排序结果构造攻击集合；用第二样本集合估计每个数据对所组成的事件，根据各个事件预估隐私预算置信区间的下界值确定出最大事件；将最大事件加噪生成测试集，用核密度函数做核密度估计；构建隐私损失函数、计算最大损失值和对应在输入空间中的损失最大点，计算黑盒差分隐私算法的置信水平计算隐私预算的下界值。相较黑盒差分隐私算法，本案通过预筛选潜在违规事件，避免对所有事件进行遍历的需求，缩短了估计ε值程序运行时间，提高工作效率。